(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210910762.X (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 阿维塔科技 （重庆） 有限公司 地址 401121 重庆市渝北区金开大道西段 106号1幢1层24 号 (72)发明人 刘蓉　单菲　 (74)专利代理 机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 1 1270 专利代理师 陈宇　王黎延 (51)Int.Cl. G06F 16/9035(2019.01) G06F 16/9038(2019.01) G06F 16/906(2019.01) G06F 16/908(2019.01) G06F 21/62(2013.01) (54)发明名称 数据处理方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种数据处理方法、 装置、 电 子设备及存储介质。 其中， 方法包括： 根据为第一 汽车用户分配的第一标识， 获取所述第一汽车用 户对应的至少一个第一数据； 调用第一底层模型 对获取到的第一汽车用户对应的至少一个第一 数据进行处理， 得到第一底层输出结果； 处理得 到所述第一汽 车用户对应的第一标签； 在所述第 一汽车用户对应的第一标签满足设定的评价等 级的情况下， 推送所述第一汽车用户的用户信 息。 权利要求书2页 说明书16页 附图6页 CN 115248886 A 2022.10.28 CN 115248886 A 1.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 根据为第一汽车用户分配的第 一标识， 获取所述第 一汽车用户对应的至少一个第 一数 据； 其中， 第一数据表征第一设定平台从与汽车场景关联 的至少两个数据平台采集的关于 所述第一汽车用户的私域数据； 调用第一底层模型对获取到的第 一汽车用户对应的至少一个第 一数据进行处理， 得到 第一底层输出 结果； 所述第一底层模型布设于所述第一设定平台； 获取所述第一汽车用户对应的第一标签； 其中， 所述第一标签表征汽车用户获取设定 对象的评价等级， 且基于所述第一底层输出结果和第二底层输出结果处理得到； 所述第二 底层输出结果通过调用第二底层模型对所述第一汽车用户对应的至少一个第二数据进行 处理得到； 所述第二底层模型布设于第二设定平台； 所述第二数据表征所述第二设定平台 采集的关于所述第一汽车用户的公域数据； 所述第一底层 模型和所述第二底层 模型分别基 于对应的设定平台上的数据进行 联邦学习得到； 在所述第一汽车用户对应的第 一标签满足设定的评价等级的情况下， 推送所述第 一汽 车用户的用户信息 。 2.根据权利要求1所述的数据处理方法， 其特征在于， 所述方法应用于所述第 一设定平 台所在的第一设备； 所述第二设定平台位于第二设备； 所述获取所述第一汽车用户对应的 第一标签， 包括： 将所述第一底层输出结果加密， 并将加密后的第一底层输出结果发送至服务器， 以使 所述服务器基于加密后的第一底层输出结果和加密后的第二底层输出结果处理得到加密 后的所述第一汽车用户对应的第一标签； 接收所述服务器反馈的加密后的所述第 一汽车用户对应的第 一标签， 并对加密后的所 述第一汽车用户对应的第一标签进行解密， 得到所述第一汽车用户对应的第一标签。 3.根据权利要求1所述的数据处理方法， 其特征在于， 所述获取所述第 一汽车用户对应 的第一标签， 包括： 接收所述第二设定平台所在的第二设备传送的加密后的所述第二底层输出 结果； 将所述第一底层输出结果加密， 基于加密后的第 一底层输出结果和加密后的第 二底层 输出结果处理得到所述第一汽车用户对应的第一标签。 4.根据权利要求1所述的数据处理方法， 其特征在于， 在根据为第 一汽车用户分配的第 一标识， 获取 所述第一汽车用户对应的至少一个第一数据之前， 所述方法包括： 从所述第一设定平台上获取第一训练数据； 调用第一底层模型对所述第一训练数据进行处 理， 得到第三底层输出 结果； 将所述第三底层输出 结果加密后传输 至服务器， 并接收所述 服务器返回的聚合结果； 根据所述聚合结果， 更新所述第一底层模型； 其中， 所述聚合结果是服务器基于加密后的所述第三底层输出结果与加密后的第四底层输 出结果进 行安全聚合操作生成的； 所述第四底层输出结果是通过调用第二底层 模型对从所 述第二设定平台采集的第二训练数据进行处 理后得到的。 5.根据权利要求4所述的数据处理方法， 其特征在于， 所述从所述第 一设定平台上获取 第一训练数据， 包括： 基于模型训练系统， 在所述第一设定平台上的私域数据中筛选得到第一数据集； 所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115248886 A 2第一数据集是基于所述第一底层模型的应用场景和/或私域数据之间的相关性筛选得到 的； 根据设定规则， 确定第一数据集中的私域数据对应的第二标签； 所述第二标签用于在 不同的维度对私域数据进行分类； 基于所述模型训练系统， 在所述第一数据集中生成所述第一训练数据； 所述第一训练 数据中的数据含有设定的第二标签。 6.根据权利要求1所述的数据处 理方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据每个第 一数据来源的数据平台， 确定所述第 一设定平台中每个数据平台对应的所 述第一标签的第一数据的分布情况； 根据所述分布情况， 调整所述第一设定平台 中每个数据平台的资源投放任务。 7.根据权利要求1所述的数据处 理方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述第 一汽车用户对应的至少一个第 一数据的词频， 生成关于所述第 一汽车用户 的词云图； 根据所述第一汽车用户的词云图， 确定第一汽车用户群 体的群体信息。 8.根据权利要求1所述的数据处 理方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定所述第 一汽车用户对应的第 三标签； 所述第 三标签表征业务人员人工标注所述第 一汽车用户获取设定对象的评价 等级； 根据所述第一汽车用户对应的第一标签与第三标签， 更新所述第一底层模型。 9.根据权利要求1所述的数据处 理方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 接收至少一个第 一平台中每个第 一平台反馈的第 三数据； 所述第 三数据表征第 一平台 基于推送的第一汽车用户的用户信息得到的第一汽车用户的行为数据； 基于接收到的第三数据训练并更新所述第一底层模型。 10.根据权利要求9所述的数据处理方法， 其特征在于， 所述基于接收到的第三数据训 练并更新所述第一底层模型， 包括： 确定第三数据对应的第一汽车用户的真实标签； 基于第三数据及对应的真实标签， 训练并更新所述第一底层模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115248886 A 3